平台响应速度优化：生成时间缩短约30%

等待，是科研工具最隐蔽的成本

一个复杂任务提交上去，页面转圈圈。你去倒了杯水，回来还在转。你打开手机刷了会儿消息，回来还在转。等待本身不致命，但它会打断心流，把连续思考切成碎片。我们受够了这种体验，于是决定从根源上解决。

第一阶段：我们以为问题在模型

最开始，团队把目光集中在模型推理层。是不是参数太大了？是不是prompt太长了？我们压测了几十个场景，发现模型耗时确实占了一部分，但不是瓶颈。

真正的卡顿，来自一张被反复读取的元数据表。每次任务启动，系统都要去查一遍用户信息、权限、积分、工具配置——这些信息本可以缓存，却因为早期设计时"求稳"而每次都重新拉取。我测过最极端的一次，用户连续提交了12个LAMMPS Assistant输入文件，每个任务光准备阶段就花了将近8秒。

第二阶段：少读几次，快很多

顿悟来自一次非常普通的日志审查。我们发现，同一个任务生命周期内，有七处代码在重复读取同一份配置。把它们合并成一次读取、增加合理的本地缓存后，准备阶段的时间直接掉到了1秒以内。

但这还不够。我们又优化了结果流的推送策略，让用户在生成完成前就能看到第一批可用输出。现在，多数复杂任务从过去的几十秒缩短到十几秒，平均生成时间降低约30%。

优化覆盖的工具

• DeepCode：长代码生成任务的等待感明显减轻。
• SLMat：批量结构分析时，结果分页加载更顺畅。
• 3D Modeling Workbench：模型预览与参数调整响应更快。

性能优化不是一场豪赌，而是一次次从日志里找到"明明可以少做一步"的地方。

速度提升不会停在这一版。如果你发现某个特定场景仍然很慢，请把任务类型和大概等待时间告诉我们，我们会优先排查。